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2024年12月15日，推进的速度很快。当True Religion在2023年年初被日本潮流服饰品牌Evisu母公司Aurorae Group达成合作关系后，双方便向外界宣告了将于2024年第一季度开设中国首店，以及在2026年前和2028年前分别开设65家门店、108家门店的目标。
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Hanlp等七种优秀的开源中文分词库推荐2018-10-12 11:39·姑城四季中文分词是中文文本处理的基础步骤也是中文人机自然语言交互的基础模块由于中文句子中没有词的界限因此在进行中文自然语言处理时通常需要先进行分词纵观整个开源领域陆陆续续做中文分词的也有不少不过目前仍在维护的且质量较高的并不多下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库以供大家参考使用1、HanLP ——?汉语言处理包HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包由大快搜索主导并完全开源目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点HanLP提供下列功能：l 中文分词l HMM-Bigram（速度与精度最佳平衡；一百兆内存）l 最短路分词、N-最短路分词l 由字构词（侧重精度可识别新词；适合NLP任务）l 感知机分词、CRF分词l 词典分词（侧重速度每秒数千万字符；省内存）l 极速词典分词l 所有分词器都支持：l 索引全切分模式l 用户自定义词典l 兼容繁体中文l 训练用户自己的领域模型l 词性标注l HMM词性标注（速度快）l 感知机词性标注、CRF词性标注（精度高）l 命名实体识别l 基于HMM角色标注的命名实体识别 （速度快）l 中国人名识别、音译人名识别、日本人名识别、地名识别、实体机构名识别l 基于线性模型的命名实体识别（精度高）l 感知机命名实体识别、CRF命名实体识别l 关键词提取l TextRank关键词提取l 自动摘要l TextRank自动摘要l 短语提取l 基于互信息和左右信息熵的短语提取l 拼音转换l 多音字、声母、韵母、声调l 简繁转换l 简繁分歧词（简体、繁体、臺灣正體、香港繁體）l 文本推荐l 语义推荐、拼音推荐、字词推荐l 依存句法分析l 基于神经网络的高性能依存句法分析器l MaxEnt依存句法分析l 文本分类l 情感分析l word2vecl 词向量训练、加载、词语相似度计算、语义运算、查询、KMeans聚类l 文档语义相似度计算l 语料库工具l 默认模型训练自小型语料库鼓励用户自行训练所有模块提供训练接口语料可参考OpenCorpus在提供丰富功能的同时HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布使用非常方便同时自带一些语料处理工具帮助用户训练自己的模型2、jieba ——?Python 中文分词组件结巴中文分词做最好的 Python 中文分词组件特性l 支持三种分词模式：l 精确模式试图将句子最精确地切开适合文本分析；l 全模式把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快但是不能解决歧义；l 搜索引擎模式在精确模式的基础上对长词再次切分提高召回率适合用于搜索引擎分词l 支持繁体分词l 支持自定义词典算法l 基于前缀词典实现高效的词图扫描生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)l 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合l 对于未登录词采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型使用了 Viterbi 算法代码示例3、Jcseg —— 轻量级 Java?中文分词器Jcseg 是基于 mmseg 算法的一个轻量级中文分词器同时集成了关键字提取关键短语提取关键句子提取和文章自动摘要等功能并且提供了一个基于 Jetty 的 web 服务器方便各大语言直接 http 调用同时提供了最新版本的 lucene, solr, elasticsearch 的分词接口Jcseg 自带了一个 jcseg.properties 文件用于快速配置而得到适合不同场合的分词应用例如：最大匹配词长是否开启中文人名识别是否追加拼音是否追加同义词等核心功能：l 中文分词：mmseg 算法 + Jcseg 独创的优化算法四种切分模式l 关键字提取：基于 textRank 算法l 关键短语提取：基于 textRank 算法l 关键句子提取：基于 textRank 算法l 文章自动摘要：基于 BM25+textRank 算法l 自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划）目前效果不是很理想对词性标注结果要求较高的应用不建议使用l 命名实体标注：基于词库+（统计歧义去除计划）电子邮件网址大陆手机号码地名人名货币datetime 时间长度面积距离单位等l Restful api：嵌入 jetty 提供了一个绝对高性能的 server 模块包含全部功能的http接口标准化 json 输出格式方便各种语言客户端直接调用中文分词模式：六种切分模式(1).简易模式：FMM 算法适合速度要求场合(2).复杂模式：MMSEG 四种过滤算法具有较高的歧义去除分词准确率达到了 98.41%(3).检测模式：只返回词库中已有的词条很适合某些应用场合(4).检索模式：细粒度切分专为检索而生除了中文处理外（不具备中文的人名数字识别等智能功能）其他与复杂模式一致（英文组合词等）(5).分隔符模式：按照给定的字符切分词条默认是空格特定场合的应用(6).NLP 模式：继承自复杂模式更改了数字单位等词条的组合方式增加电子邮件大陆手机号码网址人名地名货币等以及无限种自定义实体的识别与返回4、sego ——?Go 中文分词sego 是一个 Go 中文分词库词典用双数组 trie（Double-Array Trie）实现 分词器算法为基于词频的最短路径加动态规划支持普通和搜索引擎两种分词模式支持用户词典、词性标注可运行 JSON RPC 服务分词速度单线程 9MB/sgoroutines 并发 42MB/s（8核 Macbook Pro）示例代码：5、?FoolNLTK ——?可能是最准的开源中文分词中文处理工具包特点l 可能不是最快的开源中文分词但很可能是最准的开源中文分词l 基于 BiLSTM 模型训练而成l 包含分词词性标注实体识别, 都有比较高的准确率l 用户自定义词典l 可训练自己的模型l 批量处理定制自己的模型6、Ansj 中文分词 ——?基于 n-Gram+CRF+HMM 的中文分词的 Java 实现Ansj 中文分词是一个基于 n-Gram+CRF+HMM 的中文分词的 java 实现分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试）准确率能达到96%以上目前实现了中文分词、中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要、关键字标记等功能可以应用到自然语言处理等方面适用于对分词效果要求高的各种项目下面是一个简单的分词效果仅做参考：7、word 分词 ——?Java 分布式中文分词组件word 分词是一个 Java 实现的分布式的中文分词组件提供了多种基于词典的分词算法并利用 ngram 模型来消除歧义能准确识别英文、数字以及日期、时间等数量词能识别人名、地名、组织机构名等未登录词能通过自定义配置文件来改变组件行为能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境能灵活指定多种分词算法能使用refine功能灵活控制分词结果还能使用词频统计、词性标注、同义标注、反义标注、拼音标注等功能提供了10种分词算法还提供了10种文本相似度算法同时还无缝和 Lucene、Solr、ElasticSearch、Luke 集成注意：word1.3 需要 JDK1.8 分词算法效果评估：转载自编辑部的故事的个人空间
不过，这一切还有待警方调查出具事故原因的说明。东京电力股价暴跌近7成、债台高筑，恐到2064财年才能还清！日本游已开始退团，旅企：或暂停相关推广计划